Was wirklich Ihr Agentic-AI-Pilot behindert – und wie Sie es beheben können

Der Druck, AI sofort in Ihre Legacy-Systeme zu integrieren, kann überwältigend sein. Und wenn Sie dachten, die ständigen Anfragen des C-Suites, Agentic-AI in Ihre Prozesse zu integrieren, hätten 2025 einen Höhepunkt erreicht, seien Sie auf noch größere Dringlichkeit 2026 vorbereitet.

Bei diesem Druck, Agentic-AI so schnell wie möglich zu integrieren, ist es nur natürlich, in ein neues Pilotprojekt ohne vollständiges Verständnis der Anforderungen einzusteigen. Deshalb verfolgen derzeit die meisten Unternehmen AI-Pilotprojekte, aber nur ein kleiner Teil dieser Pilotprojekte wird tatsächlich bereitgestellt.

Fast 100 Prozent der AI-Pilotprojekte scheitern. Das ist keine Übertreibung.

Warum die Dringlichkeit? Es liegt daran, dass Agentic-AI Ihr Unternehmen wirklich transformieren kann. Im Falle des Kundenservices zeigen AI-Pilotprojekte Unternehmen eine erhöhte Effizienz, indem sie den Support in ein strategisches Asset statt in ein Kostenzentrum verwandeln. Während AI repetitive Anfragen bearbeitet, können Agenten ihre volle Aufmerksamkeit auf schwierige, komplexe Supportprobleme richten. AI unterstützt nicht nur die Supportagenten und hilft ihnen, eine größere Kundenzufriedenheit zu erzielen, sondern ermöglicht es auch Unternehmen, Ressourcen auf umsatzgenerierende Aktivitäten umzuleiten.

Legen Sie eine solide Grundlage für die Integration

Lassen Sie uns über ein Agentic-AI-Pilotprojekt nachdenken, als ob wir ein Haus bauen würden. Anstatt einfach mit dem Bau auf dem Bestehenden zu beginnen, räumen Sie den Boden und gießen Sie ein starkes Fundament. Sie können AI-Steine nicht einfach auf ein Legacy-System legen, das mit veralteter Technologie und schlechten Datenquellen gebaut wurde. Um ordnungsgemäß zu funktionieren, benötigt AI saubere Integrationen, zugängliche Daten und moderne APIs. AI-Pilotprojekte zeigen, wo Modernisierungen dringend benötigt werden, und sie beschleunigen entweder die Ausgaben, um die notwendigen Bausteine um die Systeme zu rechtfertigen, die AI-Agenten benötigen, oder sie scheitern einfach.

Es gibt eine riesige Kluft zwischen gescheiterten Pilotprojekten und erfolgreichen Bereitstellungen. Es ist entscheidend, dass Ihre Lösung mit bestehenden Workflows und Tools ohne Unterbrechung integriert wird. Denn Agentic-AI ist nicht einfach ein weiteres Tool; wenn es richtig integriert wird, berührt AI alle Teile Ihres Unternehmens. Warum? Lassen Sie uns zum Kundenservice-Beispiel zurückkehren: AI muss in Echtzeit lernen, um der Stimme des Unternehmens zu entsprechen, während es die Privatsphäre priorisiert, insbesondere in Branchen wie Gesundheitswesen oder Finanzen, in denen Vertrauen entscheidend ist. Wenn Sie von Chatbots zu Agentic-AI wechseln, verschiebt sich Ihr Supportteam von einem passiven, anfrage-und-warte-Modell zu einem interaktiven, autonomen Service.

Identifizieren Sie potenzielle Daten-, Kontext- und Workflow-Herausforderungen

Agentic-AI basiert auf Daten, und eine große Herausforderung, der sich Unternehmen gegenübersehen, resultiert aus der Unreife der Daten: sensible Informationen, das Lebensblut jedes Unternehmens, sind einfach nicht für AI bereit. Diese Informationen können entweder von schlechter Qualität oder schwer zugänglich sein; interne Systeme können eine schlechte Governance haben, was zur Offenlegung privater, sensibler Daten führt.

Zwei weitere Herausforderungen haben mit Kontext und Workflow-Klarheit zu tun. In diesem Fall ist Kontext einfach die Information, die Sie dem AI zugänglich machen. Um effektiv zu funktionieren, benötigt Ihr Agentic-Prozess viel mehr als eine kleine Stichprobe Ihrer Daten; er benötigt alles. Für viele Organisationen stellt das ein Vertrauensproblem dar. Die Lösung? Bringen Sie Ihr AI in-house, um sensible Daten vor Ort zu halten.

Das Einbetten von AI in bekannte Workflows ist eine sehr low-impact-Methode, um den ROI von AI zu erzielen. Während der größte Hebel von AI entsteht, wenn es neue Flows bearbeitet, die vor AI nicht möglich waren, wie z. B. kontextuelle Unterstützung innerhalb eines Produkts, ist der schnellste Weg, AI in ein Unternehmen zu integrieren, es in bestehende Tools und Workflows einzubetten und es hinter den Kulissen die Verbindungen herstellen zu lassen. Es ist auch extrem wichtig, dass der wahre Wert Ihres AI-Pilotprojekts innerhalb Ihres Workflows verstanden wird. Jeder, vom C-Suite bis hinunter, sollte die Vorteile und Anwendungen von AI verstehen, wo es Wert zu ihrem täglichen Leben hinzufügen kann und kann nicht. AI kann nicht eine Black-Box sein, die niemand versteht … sie müssen es verstehen.

Schließlich erfordert Agentic-AI-Software eine strengere Sicherheitsarchitektur, einfach weil diese Systeme in das Benutzerverhalten eindringen, kontinuierlich aus dieser Information lernen und tatsächlich auf Grundlage dieser Erkenntnisse handeln. Der beste AI-Kundenservice unterstützt tatsächlich das Problem, indem er alle verfügbaren Daten berücksichtigt, um dauerhafte, lösungsorientierte Lösungen zu entwickeln.

Informationen müssen geschützt, aber nicht abgesperrt werden. Solange Unternehmen den Informationsfluss zu AIs behindern, werden sie weiterhin unter ihren Möglichkeiten bleiben und gescheiterte Pilotprojekte sehen. Doch Sicherheitsteams werden einfach keine Daten und APIs mit Cloud-Anbietern teilen, da dies den Sicherheitsperimeter des Unternehmens auf einen Anbieter erweitert, über den sie keine Kontrolle haben.

Werfen Sie das alte Change-Management-Handbuch raus

Agentic-AI ändert sich kontinuierlich, transformiert Ihr Unternehmen ständig. Das bedeutet, dass traditionelles Change-Management, das mit einem Endpunkt kommt, aktualisiert werden muss. Mit kontinuierlichen Modellaktualisierungen zwingt Agentic-AI Unternehmen, aus dem müden Post-Implementierungs-Maintenance-Zyklus auszubrechen. Flexibilität und die Fähigkeit, sich schnell an neue Aktualisierungen anzupassen, sind entscheidend.

Mit einem kontinuierlich aktualisierten Prozess muss die Sicherheit solid sein. Während Sie die Infrastruktur früher im Pilotprojekt angegangen sind, müssen Sie die Benutzer kontinuierlich über neue Modelle informieren, um sicherzustellen, dass alles ordnungsgemäß verwendet wird.

Dies bedeutet, dass es entscheidend ist, das Integrationsfenster zu verkürzen, um sicherzustellen, dass Benutzer genügend Zeit haben, um neue Prozesse zu lernen und angemessen zu trainieren. Finden Sie ein AI-Pilotprojekt, das keine signifikante Ingenieursarbeit erfordert, um jede Datenquelle zu verbinden. Mit einem Zero-Integration-Design können einige Pilotprojekte nicht in Monaten, sondern buchstäblich in Stunden bereitgestellt werden. Dies gibt Unternehmen ein viel realistischeres ROI.

Und denken Sie daran, Agentic-AI funktioniert nur, wenn es handeln kann: Abfragen von Datenbanken, Auslösen von Workflows und Zugriff auf Kundendaten. Dazu ist eine tiefe Integration mit sensiblen Systemen erforderlich, was eine beunruhigende Perspektive sein kann. Sicherheit ist nur einer der Gründe, warum ein Cloud-First-AI-Ansatz nicht skaliert. In diesem Jahr können wir erwarten, dass mehr Unternehmen in selbst gehostete und private Cloud-Deployments investieren, die bald zum Standard für jedes Unternehmen werden, das ernsthaft an autonomen Operationen interessiert ist. Es ist eine solide Grundlage und der Schlüssel zum Aufbau einer Struktur, die hält.